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Enregistrement W2262738775 · doi:10.20361/g2gw33

Rose Under Fire by E. Wein

2015· article· en· W2262738775 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Carlene Slobodian

Notice bibliographique

RevueThe Deakin Review of Children s Literature · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanHistoryNazismArt historyArtArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wein, Elizabeth. Rose Under Fire. Mississauga: Penguin Random House, 2014. Print.Rose Under Fire is a companion novel to Wein’s bestseller, Code Name Verity. Readers of the first book will be delighted to see the return of some of the characters, including Maddie and Jamie.Rose, a nineteen-year-old pilot fresh from America, joins the Women’s Air Transport Auxiliary in England, shuttling planes to dropoff points for pilots who carry out secret missions in the late summer of 1944. She is on her way back to England from one of these missions to France, when a combination of poor decisions and bad timing leads to her capture by a German pilot. She is sent to Ravensbruck, a women’s concentration camp, where she discovers the shocking and horrifying realities of day-to-day living in cramped and horrifying conditions. With the Germans losing ground almost daily as the war draws to a close, more and more women are brought to this camp in an attempt by the Nazis to reduce the horrific appearances of other, larger camps, such as Auschwitz. Rose and her new friends attempt to use the newfound chaos to their advantage in order to escape the daily executions.The novel is written mainly in the first person in the form of a diary, both before and after Rose’s time in Ravensbruck. The tone seems at times detached and distant, which could be an attempt to show the psychological trauma Rose experienced as a result of her time in Ravensbruck. The change in Rose’s tone goes from that of a naive and hopeful girl at the beginning of the book, to a matter-of-fact and depressed young woman in the middle, to the one of renewed hope and purpose that is found at the end of the narrative. The perspective of a female pilot who is initially unfamiliar with the plight of the camp prisoner is a welcome addition to many other voices explored in the dearth of young adult literature written on this topic.Due to the dark setting of this novel, it is a much more difficult read than its companion, Code Name Verity. The living conditions of the women in this novel are closely based on real-life accounts of Ravensbruck survivors’ testimony, found both in written memoirs as well as recorded evidence against the Nazis during the Nuremberg Trials. Sometimes it is helpful to take a break in the middle of a particularly dark scene in order to collect one’s thoughts and emotions before continuing with the reading. However, the detailed descriptions only further condemn the atrocities that so many endured (and more often perished from) during World War II. This book includes graphic and realistic descriptions of violence, war, and conditions in a World War II concentration camp, which may not appeal to all readers. Recommended for those with an interest in World War II, as well as readers of other books about conditions in concentration camps, such as the Maus graphic novels and The Boy in the Striped Pajamas. Reviewer: Carlene Slobodian Recommended: 3 stars out of 4Carlene Slobodian is an MLIS candidate at the University of Alberta with a lifelong passion for children’s literature. When not devouring books, she can be found knitting, cooking, or discovering new kinds of tea to sample.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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